ExtJS4.0的数据集 .

本文深入探讨了ExtJS中的Store数据集,包括其核心概念、主要类和使用方法。Store数据集作为客户端数据模型的缓存,为组件如GridPanel、ComboBox、DataView提供高效的数据输入。文章详细介绍了Ext.data.AbstractStore、Ext.data.Store、Ext.data.ArrayStore、JsonStore和XmlStore等类的功能与应用,展示了如何通过数据代理加载数据并利用内置读取器加速开发过程。

Store数据集是一个客户端数据模型对象Model的缓存,它可以为ExtJS组件提供数据输入(例如:GridPanel、ComboBox、DataView等),Store通过数据代理加载数据,也可以手工调用loadData等方法加载数据,解析后的数据对象缓存在Store数据集中,并通过存取函数进行访问。

在ExtJS中提供的数据集类主要包括:

  • Ext.data.AbstractStore
  • Ext.data.Store
  • Ext.data.ArrayStore
  • Ext.data.DirectStore
  • Ext.data.JsonPStore
  • Ext.data.JsonStore
  • Ext.data.XmlStore

1、Ext.data.AbstractStore

Ext.data.AbstractStore是Ext.data.Store和Ext.data.TreeStore的父类,它不能被直接实例化,但提供了大量的方法供子类使用,除非需要创建新的Store类,否则在大多数情况下应该使用Ext.data.Store类。

2、Ext.data.Store

Ext.data.Store是一个基本的数据集类,它通过数据代理读取数据,提供了排序、过滤、查找等基本功能。

3、Ext.data.ArrayStore、Ext.data.JsonStore及Ext.data.XmlStore

为了方便使用Store读取各类数据,ExtJS提供了内置数据读取器的辅助Store类来加速程序的开发过程,这些辅助类包括:

  • Ext.data.ArrayStore:内置了Ext.data.reader.Array。
  • Ext.data.JsonStore:内置了Ext.data.reader.Json。
  • Ext.data.XmlStore:内置了Ext.data.reader.Xml。
标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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